旅行商问题(TSP)的改进遗传算法

对于中大规模ＴＳＰ问题的求解,提出了２种新的改进遗传算法:两交换启发交叉算法和三交换启发交叉变参算法·经过仿真实验和实例应用证明了算法的有效性·三交换启发交叉变参算法的性能优于两交换启发交叉算法·  

改进遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对标准遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、发生振荡、随机性太大等缺点,提出一种新的遗传算子转基因算子,用于对标准遗传算法的改进·这种转基因算子有效地利用了计算适应度的信息,很好地保护了最优个体,并能提高群体中个体的适应度·包含转基因算子的改进遗传算法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·算例结果表明,改进遗传算法的收敛特性和优化设计结果远好于标准遗传算法,是一种理想的建筑结构优化设计方法·  

改进混合遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点，提出引入转基因算子与单亲遗传算子，同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法，通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中，使两种算法既可相互独立地运算，又可彼此相互协调、共同作用．根据工程实际，充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求，建立离散变量结构优化模型．各种算法的优化结果对比表明，改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点。  

自适应搜索的改进遗传算法及其应用

提出了一种具有自适应搜索能力的快速收敛遗传算法。在计算过程中，设计变量的搜索范围依据每代自变量的数学期望和方差自动进行调整，并且通过引入进化策略中的自适应高斯变异算子，对变异算子进行改进，加速了算法的收敛性。为了验证算法的可行性和鲁棒性，对一个高维多峰函数的极小值搜索问题进行了求解，并将算法进一步应用于离心叶轮的形状优化问题。计算结果表明，该算法克服了传统遗传算法中设计区间的给定具有一定盲目性的缺陷，在收敛性和鲁棒性方面均优于传统的实数编码遗传算法。  

基于改进遗传算法的BP神经网络及应用

结合遗传算法及神经网络各自的优点,利用改进遗传算法对BP神经网络的连接权进行优化,并提出了一种新的编码方式.通过与时间序列模型对比,基于改进遗传算法的BP模型效果更好.  

用改进遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·同时针对拍卖实践中组合标出现的事实,对求解该模型的单亲遗传算法的初始种群进行优化设计,使得可行解的搜索空间大大缩小·基于这种思想,提出了一种适合求解该模型的改进遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法具有实现简单、寻优速度快、计算效果良好等特点·  

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。  

运用改进遗传算法的输电网规划

遗传算法对许多问题是有效的，但普通遗传算法只能保证全局最优解的出现而不能保证每次都收敛于全局最优解，其原因是在搜索过程中出现的全局最优解不能保留下来，针对这一问题，本文将改进自适应代沟方式的遗传算法用于输电网规划中，一方面保证了计算结果有多个解可供选择，另一方面加快了搜索速度，提出了搜索性能，算例表明了这种改进方法的优越性。  

混合流水车间调度模型及其遗传算法

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析.  

改进遗传算法的行星齿轮传动多目标模糊物元可靠性优化

运用模糊可靠性优化理论和物元分析法，建立多目标模糊可靠性优化数学模型．并在标准遗传算法的基础上，通过改进遗传算子，引入菱形思维和模拟退火算法，得到了具有实值编码技术的改进型自适应遗传算法．实现了具有混合设计变量的行星齿轮传动参数优化．